隧道中央隔离设施安全效果的模拟评价研究

以山区公路某隧道群为对象,对用于非分离式隧道中的可倒伏示警柱、视觉标线、常规标线等三种中央隔离设施进行了驾驶模拟对比实验;建立了设置有3种隔离设施的道路虚拟实验场景;利用驾驶模拟系统进行受试者实验,对实验中获取的车辆动态数据进行了统计分析.通过对速度及其标准差、车辆行驶轨迹的横向位置及其标准差的分析结果得出:可倒伏示警柱和视觉标线有利于隧道内的行车安全,除去成本因素,可倒伏示警柱的安全性会更高些.     

单曲线弯道几何参数对小客车转向行为的影响

为了研究车辆在单曲线上行驶时的运动学行为和驾驶行为,在ADAMS软件环境下创建了小客车的动力学模型,进行了切弯和跟弯两种驾驶模式的单曲线行驶试验.根据仿真输出的转向盘角度变化,将转向过程划分为进弯、维持和出弯3个阶段,分别得到了车辆进弯和出弯时的转向长度和转向时间,以及这2个参量与弯道半径、转角和车辆轴距的关系.研究结果表明:当弯道转角不超过某个临界值时,转向盘转角、转向时间以及转向长度随着弯道转角的增大而增大,并且切弯时更显著;当弯道半径不超过550 m时,转向长度随弯道半径增大而增大;不同驾驶模式会导致转向长度出现显著差别,切弯时的稳定转向长度约为跟弯时的2倍;切弯模式的"稳定转向时间-弯道半径"曲线先升后降,呈抛物线形状,而采用跟弯模式时该曲线呈单调下降趋势, 2种模式的平均转向时间为3.75 s.      

基于ADAMS的车辆ESP控制模型及方法研究

针对某型车,基于ADAMS建立虚拟样机模型．在此基础上确定基于横摆角速度和车辆侧偏角的ESP模糊控制方法,建立ADAMS与MATLAB联合控制仿真模型,仿真分析正弦延迟试验下有无ESP控制时车辆的操纵稳定性,并进行相关试验验证．结果表明,当车辆处于过度转向的极限工况下,所设计的ESP控制系统系统能够抑制车辆的过度转向,进而使车辆在大的转向盘转角输入下仍然能够维持稳态行驶,提高了车辆的操纵稳定性．     

基于EKF学习方法的BP神经网络汽车换道意图识别模型研究

实时准确地识别驾驶人的换道意图有助于提高车辆行驶的安全性,达到安全辅助驾驶的目的。文中提出了一种基于EKF（extended kalman filter）学习方法的BP神经网络模型,用于识别驾驶人的换道意图,并进行短时行为预测。通过实验采集了20组高速公路实车行驶数据,利用前方车头时距、转向盘转角值、驾驶人头部水平位置数据,以及车道偏离量4类数据样本进行训练得到结果。实验结果表明：本模型较传统的神经网络识别模型具有更短的识别时间,且模型的可信度更高。在车辆换道和直线行驶2种工况下,本模型对换道意图的识别准确率达到了95％。     

基于认知行为的高速公路减速标线研究

基于认知行为,运用驾驶员认知信息模型及视认标线过程机理,结合生理学及相关规定设计改进减速标线形式和设置参数,采用模拟驾驶实验与问卷调查相结合的方式,分析各种减速标线的减速效果、安全影响、注意力影响、可识别性、错觉效果等特征,据此评估所设计标线的效果并判别其适用范围和实用价值。     

双车道公路弯道半径及回旋线长度对转向行为的影响

为研究驾驶员在双车道公路回旋线路段转向行为的影响因素，采用驾驶模拟实验收集15 名驾驶员在72个不同半径、不同转向和不同回旋线长度的弯道上的方向盘转角信号。运用小波变换将方向盘转角信号的空间序列进行分解，研究自然转向行为和轨迹修正行为依半径和回旋线长度的变化规律。结果表明：车辆入弯时的自然转向行程和曲线半径、回旋线长度均显著相关，但与弯道转向无关；入弯时，驾驶员对路线半径变化率的敏感度随着曲线半径的增大而减小。对于轨迹修正行为，在半径一定的条件下方向盘的平均摆幅随回旋线长度的增加而减小，但方向盘回转速率会随着回旋线长度增加而增加；出弯时方向盘的平均摆幅和回转速率整体较入弯时高。当回旋线长度与自然转向行程接近时，方向盘平均摆幅和回转速率均处于较低水平，故以自然转向行程为理想回旋线长度是合理的。     

考虑车辆价值的倒计时信号交叉口 驾驶员驾驶行为建模

为了发现车辆价值是否对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响, 以激进型驾驶行为、普通型驾驶行为和保守型驾驶行为为典型的驾驶行为,运用交叉口 录像获取数据方法,采集了车辆经过典型倒计时信号交叉口时的车辆价值、车速、倒计时 剩余时间、所在车道等具体数据,并对3 种驾驶行为进行了判定,建立了分时段的倒计时 信号交叉口驾驶行为Logistic 模型.结果表明,在红灯倒计时显示的3~0 s 时间段内,与保 守型驾驶行为相比,激进型驾驶行为与车辆价值、车速、所在车道有关系,普通型驾驶行 为仅与车辆价值、车速有关系;在绿灯倒计时显示时间为3~0 s 与n ~3 s 的时间段内,激进 型驾驶行为与普通型驾驶行为与车辆价值、车速有关系.结果说明,驾驶员所驾驶的车辆 价值对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响.     

车轮附加转角成因的虚拟试验研究

阐述了附加转角的定义及成因,根据虚拟试验的结果,详细地分析了车辆在转向、制动时的复杂的受力状态下．载荷转移及质量分布因素对车轮附加转角的影响,并得出了相关的结论。     

车辆颜色等多因素对驾驶行为的交互作用研究

车辆颜色是影响驾驶行为与交通安全的重要因素,为研究动态运行环境下车辆颜色、车型对于驾驶行为的影响,首先,建立不同颜色、车型车辆模型及其白天与黄昏两种道路环境,构建6类典型驾驶场景;其次,选取25名测试人员,采用组内实验的方法进行试验,实验中利用驾驶模拟系统、眼动仪与多导生理仪采集车辆运行、驾驶员眼动与心率数据。实验结果表明,驾驶员对车辆的识认有明显差异,白天识认距离明显高于黄昏,大客车则明显高于小轿车,黑色车辆在黄昏时识认性明显低于其他车辆,尤其是在观察前方车辆时更为明显。上述结果表明,车辆颜色对于驾驶员识认距离存在明显影响,尤其是小型车辆在黄昏时响更为显著,以上结果应在车辆颜色选择及驾驶员培训时予以关注。     

疲劳驾驶转向特征指标的个体差异敏感度分析

个体差异是影响疲劳驾驶识别的重要因素. 为研究基于转向行为的疲劳驾驶识别受个体差异的影响,本文对疲劳驾驶转向特征指标的个体差异敏感度进行分析. 通过实车试验获得自然驾驶数据,对正常和疲劳状态下的指标进行Kruskal-Wallis(KW)检验,以H 统计量表示指标有效性;以H 统计量最大的单被试为基础逐一与其他被试组成双被试组合,采用线性模型拟合双被试组合的H 统计量和指标个体差异度,以斜率绝对值表征指标个体差异敏感度. 研究获得9 个转向特征指标的个体差异敏感度,结果表明,敏感度越低,指标有效性受个体差异影响越小,其中方向盘转角标准差的个体差异敏感度最低为2.056. 本研究可为转向特征指标的性能评估及疲劳驾驶识别模型的特征选择提供参考.     

路面条件对行车安全影响的闭环仿真试验分析

为研究路面条件对行车安全的影响,作者利用多体动力学仿真软件ADAMS／Car与ADAMS／Solve建立了车辆模型、道路模型、驾驶员模型以及^一车一路的耦合模型,并通过改变路面摩擦系数,分别模拟了晴天、雨天、雪天和在结冰状况下的路面条件,并进行了闭环仿真试验,得到了车辆的侧向位移、At向角以及轮胎的侧向反力的响应输出,分析了不同路面条件对行车安全的影响。计算结果表明：随着路面条件的恶化,驾驶员操纵方向盘的转动角速度突变增加;当结冰路面摩擦系数为0．18时,左右后轮侧向力均趋于0,会导致车辆绕前轮旋转,甚至失去控制。     

基于差动制动的单拖挂汽车列车道路跟踪控制

对汽车列车的运动特点进行了研究,建立了考虑铰接角的单拖挂汽车列车驾驶员模型;对挂车制动时车辆运动状态的变化进行了分析,设计了基于差动控制的道路跟踪控制器,建立了基于Simulink和Trucksim的联合仿真模型,验证了双移线工况下模型的路径跟随性和行驶稳定性.结果表明:基于差动制动的单拖挂汽车列车道路跟踪控制器,与单...     

基于ARX模型的汽车模拟器驾驶员行为状态识别

驾驶员行为状态的识别对机动车驾驶的安全性有很重要的意义。采用汽车方向盘角度α作为输入,汽车偏离路面车道中心线的垂直位移S作为输出来建立模型,并观察模型参数（自然频率和阻尼比）的变化规律,用于判断驾驶员是否处于疲劳状态。同时,用疲劳时位移序列S的方差会不断变大来验证上述方法的正确性。     

在虚拟环境下分析车群行为安全的方法

利用虚拟化平台研究车群的运动特征规律。内容包括软硬件平台结构,试验过程,数据采集,分析计算和数据可靠性分析等几个部分。试验中由15个驾驶员在同一场景中进行模拟驾驶,同时采集各自车辆的运动参数,包括车辆的行驶轨迹、各种速度加速度、刹车使用情况以及方向盘使用情况等。运用模糊神经网络及风险概率矩阵分析上述数据,计算出车群发生风险的情况概率,提出了一种研究车群行为安全的方法。     

基于串级控制的四轮转向车辆稳定车道线保持

针对四轮前后轮转向车辆的稳定车道线保持,提出集成直接横摆力矩和车道 线保持的串级控制策略.主控制器实现车道线保持控制;副控制器实现车辆稳定性控制. 主控制器的前轮转角作为副控制器的参考输入,计算期望滑移角和期望横摆率.后轮转角 和横摆力矩作为副控制器控制输入,基于LQ算法计算补偿后轮转角和横摆力矩,实际滑 移角和实际横摆率跟踪期望滑移角和期望横摆率.在副控制器车辆稳定性控制基础上,主 控制器实现准确地车道线保持控制,保证车辆在车道内安全行驶.实验结果表明,实现准 确车道线保持,并保证车辆的稳定性和操纵性.     

人车路综合风险场模型构建及驾驶风格评估

为帮助驾驶人正确认知自身的安全驾驶能力，揭示“人-车-路”相互作用关系并衡量各要 素对车辆驾驶安全性的影响，构建了考虑驾驶风格因子的综合风险场模型。首先，针对现有风险 场模型在人因要素刻画不足，将车辆加速度方差和方向盘转角方差转化为驾驶风格因子，表征驾 驶人潜在驾驶习惯；然后，根据事故风险的突发性和短时性特征，利用希尔伯特-黄变换(HilbertHuang Transform, HHT)将驾驶全域风险分解为平稳阶段和局部突变阶段风险信号能量，作为评 价驾驶能力内在属性的关键依据；最后，开展行人横穿风险场景的驾驶模拟试验验证。结果表 明：驾驶风险能量在空间形态上呈“椭圆形”圈层分布，沿物理轮廓中心高边缘低，风险演变过程 能量大小“爬山式”递增效应显著。对风险能量聚类可获得比主观问卷更加细致可量化的分类结 果，对比发现，驾驶人存在“认知-操纵”偏差(问卷安全型-模型危险型/危险倾向)同时丰富的驾驶 经验对薄弱的安全意识有补偿作用(问卷危险型-模型安全型/安全倾向)。研究成果可以为识别 危险驾驶人群，提高安全驾驶能力提供一种新方法。     

基于K 近邻和支持向量机的醉酒驾驶识别方法的对比分析

醉酒驾驶严重威胁道路交通安全,对醉酒驾驶进行准确识别意义重大.利用驾驶模拟舱进行驾驶实验,提取醉酒驾驶和正常驾驶的驾驶行为参数.首先,通过方差分析和均值分析选取方向盘转角作为识别特征,并采用滑动数据窗求取方向盘转角均值序列,构建识别特征参数;然后,分别采用K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)对驾驶状态进行识别,得到两种分类方法在不同道路线形的最高识别准确率及其相对应的最优数据窗;最后,对两种分类方法进行了对比分析.结果表明,SVM对醉酒驾驶的识别性能优于 KNN;数据窗对KNN的识别准确率影响显著,对SVM的识别准确率影响不明显.     

疲劳驾驶的转向特征研究

为有效地实现疲劳提前预警,研究了心电信号(ECG)和转向特征随驾驶时间的变化规律.通过试验,分析了ECG信号的4个指标随时间的变化趋势,进行了显著性分析之后,运用主成分分析方法建立了综合的ECG评价指标来分辨驾驶员的疲劳状态.分析了驾驶员在不同驾驶状态,不同的道路线形下的转向行为,应用转向熵方法分析了转向数据,结果表明...